(57)【要約】  画像評価装置は、画像Ａに含まれる人物ａ，ｂのオブジェクト、画像Ｂに含まれる人物ｂのオブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する。そして、画像評価装置は、画像Ｂの撮影者を人物ｂ’と特定し、その尤度を算出する。その後、画像評価装置は、画像Ａ，Ｂに含まれる人物ａ，ｂの特徴値と、画像Ｂの撮影者の尤度とを用いて画像Ａ，Ｂの重要度を算出する。
2011161889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、
各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、
各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、
各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、
前記撮影者抽出手段は、前記複数のオブジェクトクラスタのうちの１以上のオブジェクトクラスタを撮影者として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記各画像には、その画像が属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、
前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と同じイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から、前記一の画像には含まれない１以上のオブジェクトを撮影者として特定し、
特定した１以上のオブジェクトそれぞれに対応する尤度を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記撮影者抽出手段は、
前記特定したオブジェクトのぞれぞれについて、前記同じイベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度と、前記特定対象となる一の画像と撮影日時が近い画像においてそのオブジェクトが撮影者として特定されている割合を示す撮影者密度を算出し、
算出された希少度と撮影者密度とに基づいて前記尤度を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の試みにも関わらず、特定対象となる画像の撮影者として特定されたオブジェクトが無い場合に、
前記撮影者抽出手段は、さらに、前記特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像とは異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを撮影者として特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記複数の画像のそれぞれには属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、
前記撮影者抽出手段は、
特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中で、かつ前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを前記撮影者として特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の結果、撮影者として特定されたオブジェクトが複数ある場合に、
前記撮影者抽出手段は、この複数のオブジェクト毎に、当該オブジェクトが属するオブジェクトクラスタと前記特定対象となる画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタとの親しさの評価尺度である親密度を算出し、
前記複数のオブジェクト毎に、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度を算出し、
前記複数のオブジェクト毎に、算出された親密度と希少度とに基づいた撮影者選定度を算出し、
前記複数のオブジェクトの中で、算出された撮影者選定度が最大のオブジェクトを前記撮影者として特定する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記撮影者抽出手段は、前記特定対象となる画像のメタデータを対象として撮影者情報の取得を試み、取得された撮影者情報に基づいて撮影者を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項９】
前記評価手段は、各画像の重要度に加えて、撮影者の重要度も算出するものであり、その算出に際しては、撮影者の重要度が、撮影者として特定された画像の重要度に伝播するようにしつつ行う
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項１０】
前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、
前記評価手段は、各オブジェクトクラスタの重要度も算出するものであり、その算出に際しては、画像の重要度が、前記オブジェクトクラスタの重要度に伝播するようにしつつ行う
ことを特徴とする請求項９に記載の画像評価装置。
【請求項１１】
前記各画像の個々を要素とする画像集合と、
前記各画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタを要素とするオブジェクトクラスタ集合と、
前記画像の撮影者を示す撮影者要素と
を含むデータ構造を作成する作成手段と、
前記画像集合の要素である各画像と前記撮影者要素とのリンク値を、算出された尤度に基づいて設定する第１リンク設定手段と、
前記画像集合の要素である各画像と前記オブジェクトクラスタ集合の要素である各オブジェクトクラスタとのリンク値を、算出された特徴値に基づいて設定する第２リンク設定手段とを備え、
前記評価手段は、前記画像集合の要素である各画像の重要度を、当該各画像に設定されたリンク値に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項１２】
前記作成手段は、前記オブジェクトクラスタの要素のひとつを画像の評価主体を示す主体人物の要素として設定し、
ここで、前記データ構造に含まれる前記撮影者の要素は、前記主体人物の要素であって、
前記第１リンク設定手段は、前記主体人物の要素と当該主体人物が撮影者として特定された画像とのリンク値を設定の対象とする
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像評価装置。
【請求項１３】
前記データ構造は、
前記画像集合の要素としての画像ノード、
前記オブジェクトクラスタ集合の要素としてのオブジェクトクラスタノード、
前記撮影者要素としての撮影者ノード
を含み、
前記第１リンク設定手段は、前記画像ノードと前記撮影者ノードとのリンク値を設定の対象とし、
前記第２リンク設定手段は、前記画像ノードと前記オブジェクトクラスタノードとのリンク値を設定の対象とし、
前記作成手段により作成された各ノードとリンク設定手段により設定されたリンク値とにより構成されたグラフを表現する隣接行列を生成する隣接行列生成手段をさらに備え、
前記評価手段は、
生成された隣接行列の主固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、
算出された主固有ベクトルの要素に基づいて画像それぞれの重要度およびオブジェクトクラスタそれぞれの重要度を算出する重要度算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１１に記載の画像評価装置。
【請求項１４】
複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価方法であって、
各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、
各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出ステップと、
各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手ステップと、
を含むことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１５】
コンピュータに画像を評価する画像評価処理を実行させるプログラムであって、
前記画像評価処理は、
各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、
各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出ステップと、
各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手ステップ
の各ステップを含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
複数の画像の重要度をそれぞれ算出する集積回路であって、
各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、
各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、
各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、
を備えることを特徴とする集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが保有する膨大な数の画像の中からユーザにとって重要な画像の選択を支援するために、各画像を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラの普及や記録メディアの容量増加により、膨大な数の画像をユーザが保有することが可能となりつつある。【０００３】
このような大量の画像の中から、ユーザが見たい画像を簡単に探し出すことを支援するために、個々の画像を評価してランキングする手法が知られている。
例えば、画像を用いて行われた作業（プリントやスライドショーなど）の回数などに応じて、各画像の評価値を算出する手法がある（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2007-135065号公報
【特許文献２】特開2007-80014号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の手法では、ユーザ操作が必須となっており、ユーザ操作が全く行われていない場合や操作回数が少ない時点では、ユーザの意図を反映した評価値を算出することができないという問題がある。【０００６】
また、従来では、画像に写っている人物を利用して画像の評価値を算出する技術はあるが、その画像を撮影者した人物（撮影者）を手掛かりに画像の評価値を算出する技術はない。【０００７】
本発明者らの検討によると、画像の撮影者を手掛かりに画像の評価値を算出できればよりユーザにとって妥当な結果を得ることができると考えられる。【０００８】
本発明は、このような観点の元になされたものであって、画像の撮影者を手掛かりに画像を評価することができる画像評価装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る画像評価装置は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る画像評価装置によれば、画像の撮影者を手掛かりに画像を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像評価システム１の機能ブロック図
【図２】画像評価処理のあらましを示すフローチャート
【図３】画像取得・クラスタリング処理を示すフローチャート
【図４】オブジェクトクラスタリングの流れを説明する図
【図５】人物クラスタ情報記憶部４１の記憶内容を示す図
【図６】イベントクラスタリングの流れを説明する図
【図７】イベントクラスタ情報記憶部４２の記憶内容を示す図
【図８】占有度算出処理を示すフローチャート
【図９】占有度算出の流れを説明する図
【図１０】占有度記憶部４３の記憶内容を示す図
【図１１】撮影者抽出処理を示すフローチャート
【図１２】撮影者の選定処理を示すフローチャート
【図１３】撮影者Ａの選定処理を示すフローチャート
【図１４】撮影者Ａの選定の流れを説明する図
【図１５】撮影者Ｂの選定処理を示すフローチャート
【図１６】撮影者Ｂの選定の流れを説明する図
【図１７】撮影者尤度の算出処理のあらましを示すフローチャート
【図１８】撮影者Ａの撮影者尤度の算出処理を示すフローチャート
【図１９】撮影者密度を算出する流れを説明する図
【図２０】撮影者Ａの場合の、撮影者尤度を算出する流れを説明する図
【図２１】撮影者Ｂの撮影者尤度の算出処理を示すフローチャート
【図２２】撮影者尤度記憶部４４の記憶内容を示す図
【図２３】グラフ生成（被写体リンク設定）処理を示すフローチャート
【図２４】画像ノードと被写体ノード間のリンク設定を説明する図
【図２５】グラフ生成（撮影者リンク設定）処理を示すフローチャート
【図２６】画像ノードと撮影者ノード間のリンク設定を説明する図
【図２７】撮影者ノードと被写体ノード間のリンク設定を説明する図
【図２８】グラフ生成（ダミーリンク設定）処理を示すフローチャート
【図２９】画像ノードとダミーノード間のリンク設定を説明する図
【図３０】グラフの具体例を示す図
【図３１】グラフ記憶部４５の記憶内容を示す図
【図３２】隣接行列生成・固有ベクトル算出処理を示すフローチャート
【図３３】隣接行列Ｍの具体例を示す図
【図３４】主固有ベクトルＰの成分から各画像の評価値および各オブジェクトの重要度を求める流れを説明する図
【図３５】（ａ）オブジェクト重要度記憶部４６の記憶内容を示す図、（ｂ）画像評価値記憶部４７の記憶内容を示す図
【図３６】主体人物が画像の評価値に与える影響を説明する図
【図３７】ノード間で重要度が伝播する様子を説明する図
【図３８】（ａ）オブジェクト出現特徴量算出部５０の変形例を示す図、（ｂ）笑顔算出部５２が高い笑顔度を算出する顔の例を示す図、（ｃ）笑顔算出部５２が低い笑顔度を算出する顔の例を示す図
【図３９】画像から各種オブジェクトを抽出する流れを説明する図
【図４０】特定の期間に対応する人物の重要度を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施の形態１）
以下、本実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
＜構成＞
図１に示すように、画像評価システム１は、ＳＤメモリカード２と画像評価装置３とディスプレイ４を含んで構成される。
【００１３】
画像評価装置３は、画像取得部１０、オブジェクト抽出部２０（オブジェクト特徴量抽出部２１、オブジェクトクラスタリング部２２を含む）、イベント抽出部３０（撮影日時抽出部３１、イベントクラスタリング部３２を含む）、記憶部４０（人物クラスタ情報記憶部４１、イベントクラスタ情報記憶部４２、占有度記憶部４３、撮影者尤度記憶部４４、グラフ記憶部４５、オブジェクト重要度記憶部４６、画像評価値記憶部４７を含む）、オブジェクト出現特徴量算出部５０（占有度算出部５１を含む）、撮影者抽出部６０（撮影者取得部６１、撮影者選定部６２、撮影者尤度算出部６３を含む）、グラフ生成部７０（画像・被写体ノード生成部７１、撮影者ノード生成部７２、ダミーノード生成部７３、被写体リンク設定部７４、撮影者リンク設定部７５、ダミーリンク設定部７６を含む）、評価部８０（隣接行列生成部８１、固有ベクトル算出部８２、重要度算出部８３を含む）、表示制御部９０を備える。
【００１４】
画像取得部１０は、例えばＳＤカードリーダーから構成され、ＳＤカードスロット内に挿入されたＳＤメモリカード４から画像データを取得する。
【００１５】
オブジェクト抽出部２０は、画像取得部１０が取得した画像データから画像に写る人物のオブジェクト（以下、特記しない限りオブジェクトは人物のオブジェクトである。）のオブジェクト特徴量を抽出し、抽出したオブジェクト特徴量を基にクラスタリングする。
【００１６】
具体的には、オブジェクト特徴量抽出部２１は、オブジェクト特徴量の抽出を行う。
【００１７】
この抽出の方法は、一般的な手法を用いることができ、例えばGaborフィルタによる抽出手法（後述の参考文献１参照）を用いてもよい。
【００１８】
抽出後、オブジェクトクラスタリング部２２は、抽出されたオブジェクト特徴量を基に、人物のオブジェクトのクラスタリングを行う。
【００１９】
そして、クラスタリングの結果を示す人物クラスタ情報（オブジェクトクラスタ情報）を人物クラスタ情報記憶部４１に記憶させる。
【００２０】
このクラスタリングの手法については、非階層的な手法（固定されたクラスタのそれぞれに代表を与えてクラスタリングする手法）のひとつであるk-means法（参考文献２参照）を用いることができる。
【００２１】
イベント抽出部３０は、画像取得部１０が取得した画像から撮影日時情報を抽出し、抽出した撮影日時情報に基いて画像を複数のイベントに分類し（クラスタリングし）、その結果を示すイベントクラスタ情報をイベントクラスタ情  報記憶部４２に記憶させる。
【００２２】
撮影日時抽出部３１は、画像のメタデータから撮影日時情報を抽出する。このメタデータとしては、例えば、Ｅｘｉｆ（Exchangeable image file format）のフォーマットで記述されたＥｘｉｆ情報である。
【００２３】
撮影日時情報の抽出後、イベントクラスタリング部３２は、複数の画像を異なるイベントに分類するクラスタリングを行う。
【００２４】
このイベントのクラスタリング手法については、一般的な手法を用いることができる。例えば、任意の時間を閾値として設定し、画像同士の撮影日時の差分が閾値を超えていたものを、イベントの区切りとする手法を用いることができる（参考文献２参照）。
【００２５】
記憶部４０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部４０のハードウェアは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）から構成することができる。
【００２６】
オブジェクト出現特徴量算出部５０は、人物クラスタ情報記憶部４１を参照して、画像におけるオブジェクトについての「オブジェクト出現特徴量」を算出する。
【００２７】
「オブジェクト出現特徴量」とは、画像に写っているオブジェクトが、どのような写り具合であるかを示す量である。
【００２８】
本実施の形態では、オブジェクト出現特徴量の一例として占有度算出部５１が算出する占有度を挙げている。「占有度」は、人物クラスタに属するオブジェクトが画像において占める割合を示すものである。
【００２９】
占有度算出部５１により算出された占有度は、占有度記憶部４３に記憶される。
【００３０】
撮影者抽出部６０は、画像取得部１０が取得した画像を対象（以下、「対象画像」という）として撮影者情報を取得する撮影者取得部６１、対象画像の撮影者を選定する撮影者選定部６２、選定した撮影者の尤度（確からしさを示す度合いである）を算出する撮影者尤度算出部６３を備える。
【００３１】
この対象画像の撮影者を選定する手法には、次の３つの手法がある。
【００３２】
この３つの手法の位置付けとしては、まずは手法Ｚによる選定を試み、手法Ｚで撮影者が選定できなければ手法Ａを行い、手法Ａで撮影者が選定できなければ手法Ｂを行うという順番である。
（１）手法Ｚ
・対象画像に含まれる撮影者情報の取得を試行
・取得できた撮影者情報を基に撮影者を選定
上記撮影者情報としては、例えば、画像のＥｘｉｆ情報を用いる。
【００３３】
なお手法Ｚの場合、撮影者尤度算出部６３は、Ｅｘｉｆに含まれる撮影者情報であれば信頼性が高いとして、尤度を高い値（例えば、尤度１）として算出する。
（２）手法Ａ（この手法Ａにより選定された撮影者を「撮影者Ａ」と呼ぶ）
・対象画像と同じイベントに出現する人物を抽出
・抽出した人物の中から、対象画像には写っていない人物をさらに抽出
・さらに抽出された人物のすべてを撮影者として選定（選定された撮影者は複数名もあり得る）
（３）手法Ｂ（この手法Ｂにより選定された撮影者を「撮影者Ｂ」と呼ぶ）
・対象画像と同じイベントには出現しない人物を抽出
・抽出した人物それぞれについて、撮影者選定度を算出
・撮影者選定度が最高の人物を撮影者として選定（選定された撮影者は必ず１名である）
グラフ生成部７０は、画像ノード、被写体ノード、撮影者ノードおよびダミーノードとこれらのノード間のリンクを表すグラフを生成し、生成したグラフをグラフ記憶部４５に記憶させる。なお、このリンクには向きがあるのでグラフは有向グラフと呼ばれるタイプである。
【００３４】
画像・被写体ノード生成部７１は、画像ノードおよび被写体ノードを生成し、撮影者ノード生成部（主体人物設定部）７２は撮影者ノードを生成し、ダミーノード生成部７３はダミーノードを生成する。
【００３５】
ここで、撮影者ノードは、画像の評価主体（評価基準）となる主体人物に対応するノードである。画像の評価に際しては、同じ画像であっても、評価主体が異なればその画像に対する評価は異なるということを考慮する必要があり、例えば、人物ａにとっては、人物ａ自身（あるいは人物ａと親しい人物）が写っている画像や人物ａ自身が撮影した画像を高く評価するであろうと考えられる。本実施の形態では、このような主体人物に対応する撮影者ノードを用いることにより、その主体人物にとって妥当な画像の評価が算出できるようにする。
【００３６】
また、ダミーノードは、ノード間のリンクを重みを調整するためのノードである。例えば、外向きのリンクがなく重要度を吸い込んでしまうノードの問題(problem of rank sinks)の解消を図る。
【００３７】
被写体リンク設定部７４は、被写体ノード−画像ノード間のリンクを設定する。
【００３８】
撮影者リンク設定部７５は、撮影者ノード−画像ノード間のリンクと、撮影者ノード−被写体ノード間のリンクを設定する。
【００３９】
ダミーリンク設定部７６は、ダミーノード−画像ノード間のリンクや、ダミーノード−被写体ノード間のリンクを設定する。
【００４０】
評価部８０は、画像およびオブジェクトそれぞれの重要度を算出する機能を有し、隣接行列生成部８１、固有ベクトル算出部８２、重要度算出部８３を含む。
【００４１】
隣接行列生成部８１は、グラフ記憶部４５に記憶されたグラフを表現する隣接行列を生成する。
【００４２】
固有ベクトル算出部８２は、生成された隣接行列の固有ベクトルを算出する。
【００４３】
重要度算出部８３は、算出された固有ベクトルの成分に基づいて、オブジェクトそれぞれのオブジェクト重要度および画像それぞれの画像評価値を算出する。そして算出した重要度をオブジェクト重要度記憶部４６に記憶させ、評価値を画像評価値記憶部４７に記憶させる。
【００４４】
なお、オブジェクト抽出部２０、イベント抽出部３０、オブジェクト出現特徴量算出部５０、撮影者抽出部６０、グラフ生成部７０、評価部８０などは、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）に格納された制御プログラムや、この制御プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）などから構成することができる。
【００４５】
表示制御部９０は、ディスプレイ４の画面表示を制御する。この表示制御部９０は、例えばディスプレイコントローラから構成され、画像評価値記憶部４７に記憶された画像評価値をディスプレイ４の画面に表示させる。
＜動作＞
次に、画像を評価するまでの流れについて説明する。
【００４６】
図２は画像評価処理のあらましを示すフローチャートである。
【００４７】
図２に示すように、画像情報処理装置３では、オブジェクト抽出部２０およびイベント抽出部３０による画像取得・クラスタリング（Ｓ２１）、占有度算出部５１による占有度算出（Ｓ２２）、撮影者抽出部６０による撮影者抽出（Ｓ２３）の処理を順に行う。
【００４８】
続いて、撮影者ノード生成部７２は、人物クラスタ情報記憶部４１から取得した人物クラスタ情報に示される複数のオブジェクトの中でひとつのオブジェクトを主体人物として設定する（Ｓ２４）。
【００４９】
続いて、グラフ生成部７０によるグラフ生成（被写体リンク設定）（Ｓ２５）、グラフ生成（撮影者リンク設定）（Ｓ２６）、グラフ生成（ダミーリンク設定）（Ｓ２７）、隣接行列生成・固有ベクトル算出（Ｓ２８）が行われる。
【００５０】
そして、画像情報処理装置３では、人物クラスタ情報にある全ての人物を主体人物として設定済みでなければ（Ｓ２９：Ｎｏ）、ステップＳ２４に戻り、Ｓ２５〜Ｓ２８の処理を繰り返す。
【００５１】
そして、画像情報処理装置３では、人物クラスタ情報にある全ての人物を主体人物として設定済みならば（Ｓ２９：Ｙｅｓ）、各人物を主体とした画像評価値を算出することができたとして、処理を終える。
【００５２】
図３に示すように、画像取得・クラスタリング処理では、画像取得部１０は、ＳＤメモリカード２から、ＳＤメモリカード２内に記憶された画像データを取得する（Ｓ３１）。
【００５３】
オブジェクト特徴量抽出部２１は、取得された画像データを対象として、画像から顔の領域を切り出し、その顔の特徴量をオブジェクト特徴量として抽出する（Ｓ３２）。
【００５４】
オブジェクトクラスタリング部２２は、抽出されたオブジェクト特徴量を用いてクラスタリングを行い、クラスタリングした結果である人物クラスタ情報を人物クラスタ情報記憶部４１に記憶させる（Ｓ３３）。
【００５５】
続いて、撮影日時抽出部３１は、取得された各画像のＥｘｉｆ情報から撮影日時を抽出する（Ｓ３４）。
【００５６】
イベントクラスタリング部３２は、抽出された撮影日時に基づいて、クラスタリングを行い、クラスタリングした結果であるイベントクラスタ情報をイベントクラスタ情報記憶部４２に記憶させる（Ｓ３５）。
【００５７】
図４を用いて、ステップＳ３２，Ｓ３３を具体的に説明すると、オブジェクト特徴量抽出部２１は、３枚の画像Ａ〜画像Ｃ（図４（ａ））から４つの顔Ｆ１〜Ｆ４を切り出し、顔Ｆ１〜Ｆ４それぞれの特徴量を抽出する（図４（ｂ））
そして、オブジェクトクラスタリング部２２は、４つの顔Ｆ１〜Ｆ４のうち、類似している顔同士の顔Ｆ２、Ｆ３を人物ａとして、顔Ｆ１、Ｆ４を人物ｂとクラスタリングする（図４（ｃ））。
【００５８】
図５は、オブジェクトクラスタリングの結果を示す人物クラスタ情報のデータ構造を示す図である。
【００５９】
人物クラスタ情報は、画像に出現する顔のそれぞれがどの人物クラスタに属しているかを示す情報であり、「人物クラスタ名」、「顔」、「画像」の項目を含む。
【００６０】
続いて、図６を用いて、ステップＳ３４、Ｓ３５を具体的に説明すると、撮影日時抽出部３１は、４枚の画像Ａ〜画像Ｄ（図６（ａ））からそれぞれ撮影日時を抽出する（図６（ｂ）。
【００６１】
そして、イベントクラスタリング部３２は、４つの撮影日時の内、日時が近い画像同士の画像Ａ，Ｂをイベントｆとして、また画像Ｃ，Ｄをイベントｇとクラスタリングする（図６（ｃ））。
【００６２】
図７は、イベントクラスタリングの結果を示すイベントクラスタ情報のデータ構造を示す図である。イベントクラスタ情報は、画像がどのイベントクラスタに属しているかを示す情報であり、「イベントクラスタ名」、「画像」、「撮影日時」の項目を含む。
【００６３】
次に、占有度算出（図２：Ｓ２２）の処理について、図８を用いて説明する。
【００６４】
占有度算出部５１は、人物クラスタ情報記憶部４１から人物クラスタ情報を取得する（Ｓ８１）。
【００６５】
占有度算出部５１は、取得された人物クラスタ情報に基づいて、オブジェクト特徴量抽出部５０が抽出したオブジェクトの領域の面積を、当該オブジェクトが出現した画像全体の面積で除することにより、各オブジェクトが各画像において占める割合（占有度）を算出する。また、オブジェクトの占有度を１から差し引くことで背景（非オブジェクト領域）の占有度を算出する。そして算出したオブジェクトの占有度と背景の占有度とを占有度記憶部４３に記憶させる（Ｓ８２）。
【００６６】
図９を用いて、ステップＳ８２の具体例を説明する。
【００６７】
図９に示すように、画像Ｂには、顔Ｆ３のオブジェクトが含まれる。
【００６８】
占有度算出部５１は、顔Ｆ３の領域の面積Ｓ２と、顔Ｆ３が出現した画像Ｂ全体の面積Ｓ１とを求める。そして、Ｓ２／Ｓ１により占有度を算出する。
【００６９】
例えば、顔Ｆ３の領域の面積Ｓ２が50万画素分で、画像Ｂの面積Ｓ１が100万画素分であれば、50/100=0.5が画像Ｂにおける顔Ｆ３の占有度になる。また、1-0.5=0.5より0.5が画像Ｂの背景の占有度となる。
【００７０】
図１０は、占有度算出の結果を示す被写体情報のデータ構造を示す図である。被写体情報は、「画像」、「人物ａの占有度」、「人物ｂの占有度」、「背景の占有度」の項目を含む。
【００７１】
次に、図１１を用いて撮影者抽出処理（図２：Ｓ２３）の詳細を説明する。
【００７２】
まず、撮影者抽出部６０は、人物クラスタ情報記憶部４１から人物クラスタ情報を取得する（Ｓ１１１）。
【００７３】
続くステップＳ１１２は、上述の撮影者を選定する手法のひとつである手法Ｚに対応している。
【００７４】
すなわち、撮影者取得部６１は、画像のＥｘｉｆ情報に含まれる撮影者情報の取得を試行する（Ｓ１１２）。取得に成功すると、撮影者取得部６１は、ステップＳ１１１で取得済みの人物クラスタ情報を参照することにより、取得された撮影者に対応する人物クラスタ名を特定する。
【００７５】
なお、ステップＳ１１２では、ユーザに撮影者の特定を促すメニューを表示するなどして、ユーザ操作により設定された情報を手がかりに撮影者を取得してもよい。
【００７６】
撮影者の取得ができれば、ステップＳ１１７に進む（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）。
【００７７】
撮影者の取得ができなければ（Ｓ１１３：Ｎｏ）、撮影者選定部６２は、人物クラスタ情報記憶部４１から人物クラスタ情報、イベントクラスタ情報記憶部４２からイベントクラスタ情報を取得して、続く処理の準備をする（Ｓ１１４）。
【００７８】
次に、撮影者選定部６２は、取得した人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、画像を撮影した撮影者として推測される人物を選定する（Ｓ１１５）。このステップＳ１１５では、上述の手法Ａ、手法Ｂを順に実行することとなる。
【００７９】
さらに、撮影者尤度算出部６３は、取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、撮影者として選定された人物における撮影者尤度を算出する（Ｓ１１６）。そして、ステップＳ１１５で選定された撮影者と算出された撮影者尤度を撮影者尤度記憶部４４に記憶させる（Ｓ１１７）。
【００８０】
なお、ステップＳ１１３でＹｅｓの場合には、撮影者取得部６１が取得した撮影者について、撮影者尤度算出部６３は撮影者尤度を算出し、撮影者と算出した撮影者尤度とを対応付けて撮影者尤度記憶部４４に記憶させる（Ｓ１１７）。
【００８１】
図１２を用いて、撮影者選定（図１１：Ｓ１１５）の処理について説明する。
【００８２】
撮影者選定部６２は、ステップＳ１１４で取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報とに基づいて、撮影者Ａの選定をし（Ｓ１２１）、続いて撮影者Ｂの選定をする（Ｓ１２２）。
【００８３】
なお、ステップＳ１２２における撮影者Ｂの選定の対象画像は、撮影者Ａの選定（Ｓ１２１）にも関わらず撮影者Ａが選定できなかった画像に限る。撮影者Ａの選定（Ｓ１２１）により撮影者Ａが選定済みの画像については撮影者Ｂの対象画像から除外するものとする。
【００８４】
撮影者Ａの選定方法について、図１３を用いて、詳細に説明する。撮影者選定部６２は、取得されたイベントクラスタ情報と人物クラスタ情報に基づいて、撮影者を選定する対象の画像（以下、「対象画像」という）を含むイベントに属する画像に出現する人物を抽出する（Ｓ１３１）。次に、抽出された人物の中から、対象画像に写る人物以外の人物をさらに抽出し（Ｓ１３２）、抽出した全ての人物を撮影者Ａとして選定する（Ｓ１３３）。
【００８５】
図１４を用いて、撮影者Ａを選定する例を説明する。
【００８６】
撮影者選定部６２は、イベントｆに含まれる２枚の画像Ａ，Ｂに出現する人物ａ、ｂを抽出する（図１４（ａ），図１４（ｂ））。
【００８７】
画像Ａにおいては、イベントｆに出現する人物でかつ画像Ａに写っていない人物は存在しないため、画像Ａの撮影者Ａは、いないものとする。
【００８８】
画像Ｂにおいては、画像Ｂに写っていない人物ｂを撮影者Ａとして選定する（図１４（ｃ））。
【００８９】
続いて、撮影者Ｂの選定方法について、図１５を用いて説明する。撮影者選定部６２は、取得されたイベントクラスタ情報と人物クラスタ情報に基づいて、対象画像を含むイベントに属する画像に出現しないが、他のイベントには出現しているすべての人物を抽出する（Ｓ１５１）。
【００９０】
次に、撮影者選定部６２は、抽出された各人物において、対象画像を含むイベントに出現する人物との親密度を算出する（Ｓ１５２）。
【００９１】
次に、撮影者選定部６２は、希少度を算出する（Ｓ１５３）。
【００９２】
そして、撮影者選定部６２は算出された親密度と希少度を掛け合わせ、対象画像を含むイベントに出現しない各人物における撮影者選定度を算出する（Ｓ１４４）。
【００９３】
その後、撮影者選定部６２は、算出された撮影者選定度において、撮影者選定度が最大の人物を撮影者Ｂとして選定する（Ｓ１５５）。
【００９４】
ステップＳ１５２の親密度算出処理と、ステップＳ１５３の希少度算出処理の詳細について順に説明する。
【００９５】
（１）親密度の算出（Ｓ１５２）
「親密度」とは、対象画像に出現する人物と、この対象画像には出現しない（撮影者Ｂとして選定する候補者である）人物との間の親しさの評価尺度である。
【００９６】
この親密度は、２人の人物が一緒に同じイベントに出現するイベントの数、２人の人物が一緒に被写体として同じ画像に出現する画像の数、を掛け合わせることによって算出する。
【００９７】
以下、具体的な親密度の算出方法を説明する。
【００９８】
例えば人物ａ、ｂが写る対象画像Ａを含むイベントｆを考える。
【００９９】
そして、このイベントｆに出現しない人物ｃの親密度として、他のイベントにおいて人物ｃと人物ａ（あるいは人物ｂ）が同じイベントに出現する数（EventCo(c,a)、EventCo(c,b)）と人物ｃと人物ａ（あるいは人物ｂ）が同じ画像に一緒に出現する数（PhotoCo(c,a)、PhotoCo(c,b)）をそれぞれ積算し、積算された値を和算することで、対象画像Ａに出現する人物に対する人物ｃの親密度Familiarity(Ａ,c)を算出する。
【０１００】
これを式で表すと次の（式１）のようになる。
【０１０１】
【数１】
2011161889.tif 000003
【０１０２】
（２）希少度の算出（Ｓ１５３）
「希少度」とは、対象画像に出現しない各人物において、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示すものである。
【０１０３】
希少度の算出方法を説明する。
【０１０４】
対象人物が出現するイベントの画像数をＮ、イベントに対象人物が出現する画像数をＮ（ｍ）とする。
【０１０５】
この画像ごとに、このＮをＮ（ｍ）で除して加算することにより希少度Scarcityを求める。
【０１０６】
これを式で表すと次の（式２）のようになる。
【０１０７】
【数２】
2011161889.tif 000004
【０１０８】
このような希少度の求め方は、出現するイベント数は多いが、出現するイベントにおいて出現する画像数が少ないほど、その人物が対象画像を撮影した可能性が高いという考えに依拠している。
【０１０９】
図１６を用いて、撮影者Ｂを選定する流れを具体的に説明する。
【０１１０】
イベントｆ，ｇ，ｈのいずれかにクラスタリングされた７枚の画像Ａ〜画像Ｇがあるとする（図１６（ａ））。
【０１１１】
撮影者Ｂとして選定する対象画像を画像Ｃとすると、撮影者選定部６２は、画像Ｃを含むイベントｇに出現しない人物で、他のイベントｆ，ｈには出現している人物ｅ，人物ａを抽出する（図１６（ｂ））。
【０１１２】
図１６（ｃ）に示すように、
人物ｅの親密度については、
・人物ｅが、人物ｂと一緒に出現するイベントの数はイベントｈの１個(（EventCo(b,e)=1)
・人物ｅが、人物ｂと一緒に出現する画像の数は０枚（PhotoCo(b,e)=0)
なので、(1+1)*(0+1)=2となる。
人物ａの親密度については、
・人物ａが、人物ｂと一緒に出現するイベントの数はイベントｆとｈの２個（（EventCo(b,a)）=2）
・人物ａが、人物ｂと一緒に出現する画像の数は画像Ａの１枚（（PhotoCo(b,a)=1)
なので、(2+1)*(1+1)=6となる。
人物ｅの希少度は、
・人物ｅが登場している画像Ｆを含むイベントｈの画像は３枚、このイベントｈにおける人物ｅの出現画像は画像Ｆの１枚
であるので、3/1=3となる。
人物ａの希少度は、
・人物ａが登場している画像Ｂを含むイベントｆの画像は２枚、このイベントｆにおける人物ａの出現画像は画像Ｂの１枚
・人物ａが登場している画像Ｇを含むイベントｈの画像は３枚、このイベントｈにおける人物ａの出現画像は画像Ｇの１枚
であるので、2/2+3/1=4となる。
【０１１３】
そして、人物ｅの撮影者選定度は、親密度"2"に希少度"3"を掛けた"6"となり、人物ａの撮影者密度は、親密度"6"に希少度"4"を掛けた"24"となる。最終的に撮影者選定部６２は、撮影者選定度が最大の人物ａを撮影者Ｂとして選定する（図１６（ｄ））。
【０１１４】
撮影者の選定処理（図１１：Ｓ１１５）を終えると、撮影者尤度の算出処理（Ｓ１１６）に移る。
【０１１５】
撮影者尤度の算出処理の詳細を図１７に示す。
【０１１６】
図１７に示すように、撮影者尤度算出部６３は、撮影者Ａの撮影者尤度の算出処理（Ｓ１７１）、撮影者Ｂの撮影者尤度の算出処理（Ｓ１７２）の順で、撮影者尤度を算出する。
【０１１７】
はじめに、撮影者Ａの撮影者尤度の算出（図１７：Ｓ１７１）について、図１８を用いて説明する。
【０１１８】
撮影者尤度算出部６３は、取得された人物クラスタ情報とイベントクラスタ情報に基づいて、選定された撮影者Ａの希少度を算出する（Ｓ１８１）。希少度の算出方法については、上で説明した撮影者Ｂの場合の希少度の算出方法と同様であるため、説明を省略する。
【０１１９】
次に、撮影者尤度算出部６３は、撮影者Ａの撮影者密度を算出する（Ｓ１８２）。
【０１２０】
「撮影者密度」とは、対象画像において、撮影者Ａとして選定された人物が、対象画像の周辺付近において、撮影者Ａとして選定されている度合いを示す値である。
【０１２１】
一般的なデジタルスチルカメラの使用態様においては、同じ撮影者が複数枚の画像を続けて撮影する傾向がある。このため、この撮影者密度が高い人物ほど、対象画像を撮影したであろうと扱うようにしている。
【０１２２】
撮影者密度の算出方法を、図１９を用いて説明する。
【０１２３】
例えばイベントＹに画像Ｌ〜Ｐの５枚の画像が含まれているとし、それらの画像に写る人物から、各画像の撮影者Ａを選定したとする（図１９（ａ））。
【０１２４】
この時の画像Ｎの人物ｆの撮影者密度は、人物ｆが写る画像Ｎと画像Ｍとの撮影順番における枚数としての距離（d(N,M））、画像Ｎと画像Ｏとの撮影順番における距離（d(N,O)）によって求める。
【０１２５】
これを一般化した式で表すと次の（式３）のようになる。
【０１２６】
【数３】
2011161889.tif 000005
【０１２７】
図１９（ｂ）の例で、画像Ｎにおける人物ｆの撮影者密度の算出のやり方をさらに説明すると、人物ｆは画像Ｍと画像Ｏで撮影者Ａとして選定されている。そして、画像Ｎから画像Ｍまでの距離は１、画像Ｎから画像Ｏまでの距離も１となる。
【０１２８】
したがって、1/1+1/1=2が画像Ｎにおける人物ｆの撮影者密度となる。
【０１２９】
図１８のフローに戻って説明を続ける。
【０１３０】
撮影者尤度算出部６３は、算出された希少度と撮影者密度を掛け合わせ、対象画像に対して選定された撮影者Ａの各人物における撮影者尤度を算出し（Ｓ１８３）、算出された撮影者尤度を正規化する（Ｓ１８４）。
【０１３１】
最後に、撮影者尤度算出部６３は、各画像において選定された撮影者Ａおよび撮影者Ｂの撮影者尤度の合計が１となるように、正規化された撮影者Ａの撮影者尤度に固定値αを掛け合わせる（Ｓ１８５）。
【０１３２】
図２０を用いて、撮影者Ａが選定された画像Ｅの撮影者尤度を求める流れを具体的に説明する。
【０１３３】
イベントｆ、ｇ、ｈにクラスタリングされている画像Ａ〜画像Ｇがあるとする（図２０（ａ））。
【０１３４】
撮影者選定部６２は、イベントｈに含まれる画像Ｅ，画像Ｆ，画像Ｇの撮影者Ａをそれぞれ選定する。
選定の結果、
・画像Ｅの撮影者Ａは、人物ｅ，人物ａ
・画像Ｆの撮影者Ａは、人物ａ，人物ｂ
・画像Ｇの撮影者Ａは、人物ｂ，人物ｅ
となる（図２０（ｂ））。
【０１３５】
次に、撮影者尤度算出部６３は、人物ｅ、ａそれぞれの希少度、撮影者密度を算出し、算出された希少度と撮影者密度とを掛け合わせることで、画像Ｅの撮影者Ａにおける人物ｅと人物ａの撮影者尤度を算出し、算出した撮影者尤度を正規化する（図２０（ｃ））。
【０１３６】
続いて、撮影者Ｂの撮影者尤度を算出（図１７：Ｓ１７２）の処理について、図２１を用いて説明する。
【０１３７】
対象画像における撮影者Ｂの撮影者尤度については、撮影者尤度算出部６３は１から固定値αを差し引いた値を撮影者尤度として算出する（Ｓ２１１）。
【０１３８】
以上の説明した処理により、対象画像の撮影者Ａの撮影者尤度および撮影者Ｂの撮影者尤度が算出されることとなる。
【０１３９】
図２２に、撮影者尤度のデータ構造を示す。撮影者尤度のデータとして、「画像」、「人物ａの撮影者尤度」、「人物ｂの撮影者尤度」、「画像の撮影者尤度の合計」、「人物の撮影者尤度の合計」の項目を含む。「画像の撮影者尤度の合計」は、各画像における人物の撮影者尤度を和算した値となる。また、「人物の撮影者尤度の合計」は、各人物における画像の撮影者尤度を和算した値となる。
【０１４０】
続いて、グラフ生成（被写体リンク設定）処理（図２：Ｓ２５）について、
図２３を用いて説明する。
【０１４１】
画像・被写体ノード生成部７１は、人物クラスタ情報記憶部４１から人物クラスタ情報、占有度記憶部４３から占有度を取得する（Ｓ２３１）。
【０１４２】
続いて、画像・被写体ノード生成部７１は、取得された人物クラスタ情報と占有度に基づいて、人物クラスタ情報に含まれる画像（その数をＰ個とする。）に対応するＰ個の画像ノードおよび画像と被写体との関係を示すための人物クラスタの種類数（その数をＱ個とする。）に対応するＱ個の被写体ノード、合わせて（Ｐ＋Ｑ）個のノードを作成する（Ｓ２３２）。
【０１４３】
次に、グラフ生成部７０の被写体リンク設定部７４は、取得された人物クラスタ情報と占有度に基づいて、作成した画像ノードと被写体ノード間のリンクを設定する（Ｓ２３３）。
【０１４４】
画像ノードと被写体ノード間のリンクを設定するルールは次の通りである。
【０１４５】
（１）各画像ノードから各被写体ノードへのリンクの値は、その被写体の人物クラスタに属する人物の占有度と任意の固有値βを掛け合せた値とする。
【０１４６】
（２）各被写体ノードから各画像ノードへのリンクの値は、任意の固定値γから各被写体ノードが対応する人物の出現する画像数を除算した値とする。
【０１４７】
図２４に、画像Ａ、Ｂと被写体ノードに対応する人物ａ、ｂとのリンクを設定する例を示す。
【０１４８】
上記（１）〜（２）のルールに従ってリンクを設定すると、
画像Ａから人物ａへのリンクの値（W(A→a)）は、画像Ａにおける人物ａの占有度（S(A(a))）と固有値βを掛け合せた値（β×S(A(a))）となる。
【０１４９】
画像Ａから人物ｂへのリンクの値（W(A→b)）は、画像Ａにおける人物ｂの占有度（S(A(b))）と固有値βを掛け合せた値（β×S(A(b))）となる。
【０１５０】
画像Ｂから人物ｂへのリンクの値（W(B→b)）は、画像Ｂにおける人物ｂの占有度（S(B(b))）と固有値βを掛け合せた値（β×S(B(b))）となる。
【０１５１】
反対に、人物ａから画像Ａへのリンクの値（W(a→A)）は、固有値γを人物ａが写っている画像数（N(a)）で除算した値（γ÷N(a)）となる。
【０１５２】
また、人物ｂから画像Ａへのリンクの値（W(b→A)）、人物ｂから画像Ｂへのリンクの値（W(b→B)）は、固定値γを人物ｂが写っている画像数（N(b)）で除算した値（γ÷N(b)）となる。
【０１５３】
続いて、グラフ生成（撮影者リンク設定）処理（図２：Ｓ２６）について、図２５を用いて説明する。
【０１５４】
撮影者ノード生成部７２は、人物クラスタ情報記憶部４１から人物クラスタ情報、撮影者尤度記憶部４４から撮影者尤度を取得する（Ｓ２５１）。
【０１５５】
続いて、グラフ生成部７０の撮影者ノード生成部７２は、取得された人物クラスタ情報と撮影者尤度に基づいて、図２のステップＳ２４で設定された主体人物に対応する１個の撮影者ノードを作成する（Ｓ２５２）。
【０１５６】
次にグラフ生成部７０の撮影者リンク設定部７５は、取得された人物クラスタ情報と撮影者尤度に基づいて、作成された撮影者ノードと図２３のステップＳ２３２で作成された画像ノード間のリンクを設定する（Ｓ２５３）。
【０１５７】
続いて、撮影者リンク設定部７５は、撮影者ノードと被写体ノード間のリンクを設定する（Ｓ２５４）。
【０１５８】
なお、画像ノードと撮影者ノード間のリンクは、撮影者ノードの属する人物クラスタと各画像において撮影者として選定された人物クラスタが同じであるノード間でのみ生成される。
【０１５９】
また、被写体ノードと撮影者ノード間のリンクは、被写体ノードの属する人物クラスタと撮影者ノードの属する人物クラスタが同じであるノード間でのみ生成される。
【０１６０】
リンクを設定するルールは次の通りである。
【０１６１】
（３）各画像ノードから撮影者ノードへのリンクの値は、各画像において選定された撮影者の属する人物クラスタの、画像についての撮影者尤度と固有値（１−β）を掛け合せた値とする。
【０１６２】
（４）撮影者ノードから各画像ノードへのリンクの値は、各画像において選定された撮影者の属する人物クラスタの、人物についての撮影者尤度と固定値δを掛け合わせた値とする。
【０１６３】
（５）撮影者ノードから被写体ノードへのリンクの値は、１から固定値δを差し引いた値とする。
【０１６４】
（６）被写体ノードから撮影者ノードへのリンクの値は、１から固定値γを差し引いた値とする。
【０１６５】
図２６に、画像ノードと撮影者ノード間のリンクを設定する例を示す。
【０１６６】
上記（３）〜（４）のルールに従ってリンクを設定すると、画像Ａから人物ｃ‘へのリンクの値（Y(A→c')）は、固定値βを１から差し引いた値（1-β）と画像Ａにおける人物ｃの画像についての撮影者尤度（LP(A(c)）を掛け合せた値（(1-β)×LP(A(c))）となる。
【０１６７】
反対に、人物ｃから画像Ａへのリンクの値（Y(c'→A)）は、固定値δと画像Ａにおける人物ｃの人物についての撮影者尤度（LM(A(c))）を掛け合せた値（δ×LM(A(c))）となる。
【０１６８】
続いて、図２７を用いて、被写体ノードと撮影者ノード間のリンクを設定する例を説明する。
【０１６９】
上記（５）〜（６）のルールに従ってリンクを設定すると、人物ｃ’から人物ｃへのリンクの値（X(c’→c)）は、１から固定値δを差し引いた値（1-δ）となる。反対に、人物ｃから人物ｃ’へのリンクの値（X(c→c’)）は、１から固定値γを差し引いた値（1-γ）となる。
【０１７０】
続いて、グラフ生成（ダミーリンク設定）処理（図２：Ｓ２７）について、図２８を用いて説明する。
【０１７１】
ダミーノード生成部７３は、１個のダミーノードを作成する（Ｓ２８１）。
【０１７２】
次に、グラフ生成部７０のダミーリンク設定部７６は、図２３のステップＳ２３２で作成した画像ノードとダミーノード間のリンクを設定し（Ｓ２８２）、被写体ノードとダミーノード間のリンクを設定する（Ｓ２８３）。
【０１７３】
画像ノードならびに被写体ノードとダミーノード間のリンクを設定するルールは次の通りである。なお、次のルールにおいて、ダミーノードと被写体あるいは撮影者ノード間のリンクにおいて、リンクの値が０となるノード間ではリンクを設定しない。
【０１７４】
（７）各画像ノードからダミーノードへのリンクの値は、（１）〜（４）で設定された各画像ノードから被写体ノードおよび撮影者ノードへの全てのリンクの値を１から差し引いた値とする。
【０１７５】
（８）各被写体ノードからダミーノードへのリンクの値は、（１）〜（６）で設定された各画像ノードから被写体ノードおよび撮影者ノードへの全てのリンクの値を１から差し引いた値とする。
【０１７６】
（９）ダミーノードから各画像ノードおよび各被写体へのリンクの値は、固定値εとする。
【０１７７】
図２９を用いて、画像ノードとダミーノード間のリンク設定、並びに、被写体ノードとダミーノード間のリンク設定の例を説明する。
【０１７８】
上記（７）〜（９）のルールに従ってリンクを設定すると、画像Ｂからダミーノードｚへのリンクの値（Z(B→z)）は、画像Ｂに写る被写体ノードへのリンク（W(B→a)）と画像Ｂの撮影者である人物ｃの撮影者ノードへのリンク（Y(B→c’)）を１から差し引いた値（1-W(B→c’)-Y(B→a)）となる。
【０１７９】
次に、人物ａからダミーノードｚへのリンクの値（Z(a→z）は、人物ａから画像Ｂへの被写体リンク（W(a→B)）を１から差し引いた値（1-W(a→B)）となる。そして、ダミーノードから画像Ｂの画像ノードおよび人物ａの被写体ノードへのリンクの値（Z(z→B)、Z(z→a)）は、任意の固定値εとなる。
【０１８０】
最後に、ノード作成部７０は、ノードが作成され、作成されたノード間にリンクが設定されたグラフを、グラフ記憶部４５に出力する（Ｓ２８４）。
【０１８１】
このグラフの例を図３０に示す。
【０１８２】
図３０のグラフは、画像Ａ、Ｂの画像ノード、人物ａ、ｂの被写体ノード、人物ｂ‘の撮影者ノード、そしてダミーノードｚを、（１）〜（９）のルールに従ってリンク設定したグラフである。このグラフでは、撮影者ノードに対応する人物ｂが主体人物である。
【０１８３】
なお、グラフ記憶部４５は出力されたグラフをテーブル構造に変換した上で記憶する。図３０のグラフに対応するテーブル構造を図３１に示す。
【０１８４】
続いて、隣接行列生成・固有ベクトル算出処理（図２：Ｓ２８）について図３２を用いて説明する。
【０１８５】
隣接行列に基づいて行列の各要素を評価する方法については、後述する参考文献３の手法を用いることができる。
【０１８６】
まず、隣接行列生成部８１は、グラフ記憶部４５に記憶されたテーブル構造を用いて隣接行列（adjacency matrix）Ｍを生成する（Ｓ３２１）。図３１のテーブル構造を用いるのであれば、図３３に示すような６次（６行６列）の正方行列である隣接行列Ｍを生成する。
【０１８７】
続いて、固有ベクトル算出部８２は、隣接行列Ｍの固有ベクトルを算出する。ステップＳ３２２〜Ｓ３２４は、主固有値（dominant eigenvalue）とそれに属する主固有ベクトル（dominant eigenvector）とを同時に求める方法の一種である「べき乗法」（power method）の演算となっている。
【０１８８】
すなわち、
ＭＰ＝λＰ  ・・・（式４）
の式によって隣接行列Ｍにおいて、固有値λとして成立する固有ベクトルＰを求める（Ｓ３２２）。この固有ベクトルＰが収束していない場合には（Ｓ３２３：Ｎｏ）、算出した固有ベクトルＰに元の行列を積算し（Ｓ３２４）、行列の固有ベクトルＰが収束（convergent）する（Ｓ３２３：Ｙｅｓ）まで再帰的に計算処理を行う。
【０１８９】
そして、固有ベクトル算出部８２は、収束した固有ベクトルＰを主固有ベクトルＰと決定し（Ｓ３２５）、重要度算出部８３は、主固有ベクトルの成分から、画像の成分とオブジェクトの成分を取り出す（Ｓ３２６）。
【０１９０】
最後に、重要度算出部８３は、両成分をそれぞれ正規化し（合計が１になるようにする。）、オブジェクト重要度記憶部４６および画像評価値情報記憶部４７に記憶する（Ｓ３２７）。
【０１９１】
ステップＳ３２６とＳ３２７について、図３２を用いて、詳しく説明する。
【０１９２】
図３２に示すように、主固有ベクトルＰ＝（ 0.80 , 0.62 , 0.09 , 0.09 , 0.18, 0.18 ）から（図３４（ａ））、画像Ａ，Ｂの成分および人物ａ，ｂの成分を取りだして（図３２（ｂ））、正規化することにより（図３２（ｃ））、人物ａ，ｂのオブジェクト重要度および画像Ａ、Ｂの画像評価値を相対的な評価として算出することができる。
【０１９３】
この評価の算出は、人物ｂを主体人物としたグラフ（図３０参照）を基づいたものであるので、人物ｂを基準としたときのオブジェクト重要度および画像評価値を算出することができる。
【０１９４】
図３５は、重要度算出の結果を示すオブジェクト重要度および画像評価値のデータ構造を示す図である。オブジェクト重要度およびが図表価値におけるデータ構造では、「主体人物」「人物」「スコア」「順位」などの項目を含む。「主体人物」は、全画像において出現する各人物のことであり、各人物を主体として、その人物が撮影したオブジェクトや一緒に写ったオブジェクトに応じて、オブジェクト重要度および画像評価値が算出されるため、人物毎でオブジェクト重要度および画像評価値を記憶する。「スコア」は、オブジェクト重要度のデータ構造においては、オブジェクト重要度を意味し、画像評価値のデータ構造においては、画像評価値を意味する。
【０１９５】
以上、説明したように、本実施の形態によれば、全画像において出現する各人物を主体として、頻繁に撮影したオブジェクトや頻繁に一緒に写ったオブジェクトが重要と評価することができ、このオブジェクトが写る画像を高いスコアに評価することができる。
【０１９６】
また、それに加え、リンク関係を表す隣接行列Ｍの再帰的な固有ベクトルの算出処理により、オブジェクト間で重要度を伝播することができ、撮影者が撮影した重要なオブジェクトに関連する他のオブジェクトでも、重要なオブジェクトとして重要度を引き上げることができる。
【０１９７】
図３６を用いて具体的な例を挙げて説明すると、人物ａ（息子）、人物ｃ（父）、人物ｄ（祖母）、人物ｅ（息子の友人）の４種のクラスタの頻度は、人物ａ＞人物ｃ＞人物ｄ＞人物ｅの順であり、特に人物ａの頻度が非常に高い（人物ａの重要度が高いことを意味する。）ものとする（図３６（ａ））。
【０１９８】
そして、評価対象の画像の中に、画像Ｈのような人物ａが撮影した人物ｅの画像、画像Ｉのような人物ｃが撮影した人物ｄの画像、画像Ｊのような人物ａが人物ｅと一緒に写る画像、画像Ｋのような人物ｃが人物ｄと一緒に写る画像があるとする（図３６（ｂ））。
【０１９９】
人物ａを主体とした画像の評価では、人物ｅが人物ａによりその重要度を引き上げることとなり、画像評価値においても、人物ｅが写る画像が人物ｃや人物ｄが写る画像より画像評価値が高くなる。
【０２００】
また人物ｃを主体とした画像の評価では、人物ｄが人物ｃによりその重要度を引き上げることとなり、画像評価値においても、人物ｄが写る画像が人物ａや人物ｅが写る画像より画像評価値が高くなる（図３６（ｃ））。
【０２０１】
このように、主体とする人物に応じて、人物の頻度が低いにも関わらず、主体とする人物に関わりがある人物が一人で写っている画像の画像評価値が、他の頻度の高い人物が写る画像の画像評価値を上回る結果となる。
【０２０２】
また、本実施の形態によれば、撮影者ノードと画像ノードとのリンク設定により、撮影による関わりを手がかりに重要度を伝播させることができる。
【０２０３】
例えば、図３７（ａ）に示すように、撮影者ノードである人物ｃ’から画像ノードである画像Ｉへと重要度を伝播させることができる。
【０２０４】
また、本実施の形態によれば、異なる人物がひとつの画像に一緒に写っていれる（共起関係にある）ことを手がかりに重要度を伝播させることができる。
【０２０５】
例えば、図３７（ｂ）に示すように、人物ノードである人物ｃから画像ノードでＫへと重要度が伝播することによって、比較的高くなった画像Ｋの重要度を人物ｄや、さらに人物ｄを介して画像Ｉへと伝播させることができる。
＜補足１＞
以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上記の内容に限定されず、本発明の目的とそれに関連又は付随する目的を達成するための各種形態においても実施可能であり、例えば、以下であっても構わない。
（１）実施の形態では、オブジェクト出現特徴量として占有度算出部５１が算出する占有度を例に挙げて説明したが、これに限られない。
【０２０６】
例えば、図３８（ａ）に示すオブジェクト出現特徴量算出部５０は、占有度算出部５１に加えて、人物の笑顔の度合いである笑顔度を算出する笑顔度算出部５２と、人物のピントの度合いを算出する被写界深度算出部５３、人物の顔向きを算出する顔向き算出部５４を備える。
【０２０７】
笑顔度算出部５２が算出する笑顔度は、人物が笑顔である（図３８（ｂ））ほど高い値となり、笑顔でない（図３８（ｃ））ほど低い値となる。
【０２０８】
被写界深度算出部５３が算出する被写界深度は、人物のピントが合っているほど高い値となり、ピントがぼけているほど低く値となる。
【０２０９】
顔向き算出部５４が算出する顔向き度は、人物がより正面を向くほど高い値となり、非正面な向きほど低い値となる。
【０２１０】
占有度に加えて（あるいは占有度に代えて）、これら笑顔度・被写界深度・顔向き度を被写体ノードと画像ノード間のリンク設定（図２４参照）に用いるとしても構わない。
（２）実施の形態では、図３０の人物ｂの撮影者ノードは、人物ｂの被写体ノードに対応しているというように、撮影者ノードは、複数の被写体ノードの中のひとつのノードに必ず対応していたがこれに限られない。
【０２１１】
つまり、被写体ノードとして登場しない人物（すべての画像に全く登場しない人物）が撮影者ノードになることもあり得る。
（３）実施の形態では、オブジェクトは人物であるとして説明したが、人物に限られず、動物や物体をオブジェクトとして抽出したりクラスタリングしたり重要度を評価したりする対象にしてもよい。
【０２１２】
図３９の例では、自動車Ｏ１、イヌＯ２、赤ちゃんＯ３をオブジェクトとして抽出している。
【０２１３】
もっとも、人間ではないオブジェクトを撮影者として選定するのはあまり現実的ではないと考えられるので、撮影者の選定処理（図１２）では、自動車Ｏ１やイヌＯ２のオブジェクトは選定の対象外としてもよい。あるいは撮影者尤度が低くなるような補正を行うとしてもよい。
【０２１４】
また、赤ちゃんＯ３についても、撮影者である可能性が低いと考えられるので自動車Ｏ１やイヌＯ２と同様な扱いとしてもよい。
【０２１５】
なお、赤ちゃんＯ３については、顔の骨格、しわや皮膚のたるみなどの要素を解析して年齢を推定する一般的な技術（顔属性推定技術（Facial Feature Extraction））を用いて、例えば推定された年齢が3歳未満であれば赤ちゃんのオブジェクトと扱うようにしてもよい。
（４）実施の形態では、撮影者を特定する手法Ｂの対象画像は、手法Ｚ，手法Ａを経た後も撮影者が未選定な画像に限るとして説明したが、これに限られない。
【０２１６】
例えば、撮影者Ａの選定（図１２：Ｓ１２１）と、撮影者Ｂの選定（図１２：Ｓ１２２）を並行して行い、撮影者Ａ，Ｂの両方を対象画像の撮影者として選定するようにしても構わない。
【０２１７】
また、３つの手法Ｚ，手法Ａ，手法Ｂの順番は実施の形態で説明したものに限られないし、あるいは他の手法を採用してもよい。
（５）本実施の形態では、ＳＤメモリカード２内に評価対象の画像を記憶するとして説明したが、記録媒体であればこれに限られず、スマートメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック（登録商標）、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CD-R/RW、DVD±R/RW、DVD-RAM、HD-DVD、ＢＤ(Blu-ray Disc)の記録媒体などを用いてもよい。
【０２１８】
また、画像評価装置を、画像を記憶するデジタルカメラや携帯電話の撮影機器と接続することにより、画像を取得することも考えられる。両者の接続の態様としては、有線（ＬＡＮケーブル、ＵＳＢケーブルなど）、無線（赤外線やBluetoothなど）を問わず様々な態様をとり得る。
（６）実施の形態の画像評価装置は、典型的には集積回路であるＬＳＩ(Large Scale Integration)として実現されてよい。各回路を個別に１チップとしてもよいし、全ての回路又は一部の回路を含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとして記載したが、集積度の違いにより、ＩＣ(Integrated Circuit)、システムＬＳＩ、スーパＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラム化することが可能なＦＰＧＡ（FieldProgrammable Gate Array）、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０２１９】
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
（７）プログラム
実施の形態で示した画像評価に係る処理（図２など）をコンピュータ等の各種機器のプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、又は各種通信路を介して流通させ頒布することもできる。
【０２２０】
このような記録媒体には、スマートメディア、コンパクトフラッシュ（商標）、メモリースティック（商標）、SDメモリーカード、マルチメディアカード、CD-R/RW、DVD±R/RW、DVD-RAM、HD-DVD、ＢＤ(Blu-ray Disc)等がある。
【０２２１】
流通、頒布された制御プログラムは、プロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより実施の形態で示したような各種機能が実現されるようになる。
（８）画像取得部１０が取得したすべての画像群を用いて評価を行うのではなく、特定の期間に対応する画像群に予め絞り込んだ上で、評価するようにしても構わない。
【０２２２】
このような絞り込みは、画像取得部１０の取得対象を特定の期間の画像群に限定したり、グラフ生成部７０によるグラフ生成（図２：Ｓ２５〜Ｓ２７参照）の対象を特定の期間の画像群に限定することにより実現できる。
【０２２３】
こうすることで、特定の期間における状況を反映した評価結果を得ることができる。また、主体人物を異ならせて評価を算出を繰り返すことにより（図２：Ｓ２４，Ｓ２９参照）、ユーザ毎での人間関係を反映した評価結果を得ることができる。
【０２２４】
図４０を用いて例を説明する。図４０は、2011年1月ならびに同年2月における主体人物ごとの人物の重要度のランキングとなっている。
【０２２５】
なお、図４０では、特定の期間の例として月単位のものを示したが、年単位、日単位あるいはイベント単位で期間を設定するようにしてもよい。また、ユーザから受け付けた任意の期間を設定するようにしても構わない。
＜補足２＞
本実施の形態は、以下の態様を含むものである。
【０２２６】
（１）本実施の形態に係る画像評価装置は、  複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価装置であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像の撮影者を特定し、その確からしさを示す尤度を算出する撮影者抽出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴としている。
【０２２７】
（２）また、前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記撮影者抽出手段は、前記複数のオブジェクトクラスタのうちの１以上のオブジェクトクラスタを撮影者として特定するとしても構わない。
（３）  前記各画像には、その画像が属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と同じイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から、前記一の画像には含まれない１以上のオブジェクトを撮影者として特定し、特定した１以上のオブジェクトそれぞれに対応する尤度を算出するとしても構わない。
【０２２８】
（４）前記撮影者抽出手段は、前記特定したオブジェクトのぞれぞれについて、前記同じイベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度と、前記特定対象となる一の画像と撮影日時が近い画像においてそのオブジェクトが撮影者として特定されている割合を示す撮影者密度を算出し、算出された希少度と撮影者密度とに基づいて前記尤度を算出するとしても構わない。
【０２２９】
（５）前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の試みにも関わらず、特定対象となる画像の撮影者として特定されたオブジェクトが無い場合に、前記撮影者抽出手段は、さらに、前記特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像とは異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中から前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを撮影者として特定するとしても構わない。
【０２３０】
（６）前記複数の画像のそれぞれには属するイベントを示すイベントクラスタが関連付けられており、前記撮影者抽出手段は、特定対象となる一の画像に関連付けられたイベントクラスタを基に、前記一の画像と異なるイベントに属する他の画像を取得して、取得された他の画像に含まれるオブジェクトを抽出し、抽出されたオブジェクトの中で、かつ前記特定対象となる画像には含まれないオブジェクトを前記撮影者として特定するとしても構わない。
【０２３１】
（７）前記撮影者抽出手段による撮影者の特定の結果、撮影者として特定されたオブジェクトが複数ある場合に、前記撮影者抽出手段は、この複数のオブジェクト毎に、当該オブジェクトが属するオブジェクトクラスタと前記特定対象となる画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタとの親しさの評価尺度である親密度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、イベントにおける出現頻度の少なさの度合いを示す希少度を算出し、前記複数のオブジェクト毎に、算出された親密度と希少度とに基づいた撮影者選定度を算出し、前記複数のオブジェクトの中で、算出された撮影者選定度が最大のオブジェクトを前記撮影者として特定するとしても構わない。
【０２３２】
（８）前記撮影者抽出手段は、前記特定対象となる画像のメタデータを対象として撮影者情報の取得を試み、取得された撮影者情報に基づいて撮影者を特定するとしても構わない。
【０２３３】
（９）  前記評価手段は、各画像の重要度に加えて、撮影者の重要度も算出するものであり、その算出に際しては、撮影者の重要度が、撮影者として特定された画像の重要度に伝播するようにしつつ行うとしても構わない。
【０２３４】
（１０）前記各画像に含まれるオブジェクトは、それぞれ複数のオブジェクトクラスタのうちのいずれかに属しており、前記評価手段は、各オブジェクトクラスタの重要度も算出するものであり、その算出に際しては、画像の重要度が、前記オブジェクトクラスタの重要度に伝播するようにしつつ行うとしても構わない。
【０２３５】
（１１）前記各画像の個々を要素とする画像集合と、前記各画像に含まれるオブジェクトが属するオブジェクトクラスタを要素とするオブジェクトクラスタ集合と、前記画像の撮影者を示す撮影者要素とを含むデータ構造を作成する作成手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記撮影者要素とのリンク値を、算出された尤度に基づいて設定する第１リンク設定手段と、前記画像集合の要素である各画像と前記オブジェクトクラスタ集合の要素である各オブジェクトクラスタとのリンク値を、算出された特徴値に基づいて設定する第２リンク設定手段とを備え、前記評価手段は、前記画像集合の要素である各画像の重要度を、当該各画像に設定されたリンク値に基づいて算出するとしても構わない。
【０２３６】
（１２）前記作成手段は、前記オブジェクトクラスタの要素のひとつを画像の評価主体を示す主体人物の要素として設定し、ここで、前記データ構造に含まれる前記撮影者の要素は、前記主体人物の要素であって、前記第１リンク設定手段は、前記主体人物の要素と当該主体人物が撮影者として特定された画像とのリンク値を設定の対象とするとしても構わない。
【０２３７】
この構成によれば、主体人物を評価主体に置いた画像の重要度を算出することに寄与できる。
【０２３８】
（１３）前記データ構造は、前記画像集合の要素としての画像ノード、前記オブジェクトクラスタ集合の要素としてのオブジェクトクラスタノード、前記撮影者要素としての撮影者ノードを含み、前記第１リンク設定手段は、前記画像ノードと前記撮影者ノードとのリンク値を設定の対象とし、前記第２リンク設定手段は、前記画像ノードと前記オブジェクトクラスタノードとのリンク値を設定の対象とし、前記作成手段により作成された各ノードとリンク設定手段により設定されたリンク値とにより構成されたグラフを表現する隣接行列を生成する隣接行列生成手段をさらに備え、前記評価手段は、生成された隣接行列の主固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出手段と、算出された主固有ベクトルの要素に基づいて画像それぞれの重要度およびオブジェクトクラスタそれぞれの重要度を算出する重要度算出手段と、を含むとしても構わない。
【０２３９】
（１４）本実施の形態に係る画像評価方法は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する画像評価方法であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定ステップと、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価ステップと、を含む
（１５）本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータに画像を評価する画像評価処理を実行させるプログラムであって、前記画像評価処理は、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出ステップと、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定ステップと、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出ステップと、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価ステップと、の各ステップを含むことを特徴とする。
【０２４０】
（１６）本実施の形態に係る集積回路は、複数の画像の重要度をそれぞれ算出する集積回路であって、各画像に含まれるオブジェクトについて、当該オブジェクトの写り具合を示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、各画像を撮影したと思しき者を撮影者として特定する特定手段と、特定された各画像の撮影者ごとに、尤度を算出する尤度算出手段と、各画像について、画像に含まれるオブジェクトに関して算出された特徴値と当該画像に関して算出された尤度とに基づき各画像の重要度を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする。
＜参考文献＞
（１）参考文献１
「Ｇabor特徴の情報量による重みづけマッチングを用いた顔認識」
堀田 一弘（埼玉大学(日本学術振興会特別研究員)）
電子情報通信学会技術研究報告. HIP,
ヒューマン情報処理  100(34)  pp.31-38 20000504
（２）参考文献２
AJohn C. Platt, Mary Czerwinski, Brent A. Field: PhotoTOC: Automatic Clustering for Browsing Personal Photographs, Fourth IEEEPacific Rim Conference on Multimedia (2003)
（３）参考文献３
The PageRank citation ranking: Bringing order to the Web.
Page, Lawrence; Brin, Sergey; Motwani, Rajeev and Winograd, Terry (1999).
【産業上の利用可能性】
【０２４１】
本発明に係る画像評価装置によれば、家族などの複数ユーザが保有する膨大量の画像コンテンツの中から、ユーザにとって重要な画像を効率的に検索することができ、従来のユーザ操作による画像の評価方法と比較して、ユーザはより負担なく容易にコンテンツの閲覧検索が可能である。【０２４２】
また、パーソナルコンピュータやサーバ端末などの据置き型端末などで有用である。さらに、デジタルスチルカメラや携帯電話などのモバイル型端末などとしても有用である。
【符号の説明】
【０２４３】
１  画像評価システム
２  ＳＤメモリカード
３  画像評価装置
４  ディスプレイ
１０  画像取得部
２０  オブジェクト抽出部
２１  オブジェクト特徴量抽出部
２２  オブジェクトクラスタリング部
３０  イベント抽出部
３１  撮影日時抽出部
３２  イベントクラスタリング部
４０  記憶部
４１  人物クラスタ情報記憶部
４２  イベントクラスタ情報記憶部
４３  占有度記憶部
４４  撮影者尤度記憶部
４５  グラフ記憶部
４６  オブジェクト重要度記憶部
４７  画像評価値記憶部
５０  オブジェクト出現特徴量算出部
５１  占有度算出部
６０  撮影者抽出部
６１  撮影者取得部
６２  撮影者選定部
６３  撮影者尤度算出部
７０  グラフ生成部
７１  画像・被写体ノード生成部
７２  撮影者ノード生成部
７３  ダミーノード生成部
７４  被写体リンク設定部
７５  撮影者リンク設定部
７６  ダミーリンク設定部
８０  評価部
８１  隣接行列生成部
８２  固有ベクトル算出部
８３  重要度算出部
９０  表示制御部
【図１】
2011161889.tif 000006
【図２】
2011161889.tif 000007
【図３】
2011161889.tif 000008
【図４】
2011161889.tif 000009
【図５】
2011161889.tif 000010
【図６】
2011161889.tif 000011
【図７】
2011161889.tif 000012
【図８】
2011161889.tif 000013
【図９】
2011161889.tif 000014
【図１０】
2011161889.tif 000015
【図１１】
2011161889.tif 000016
【図１２】
2011161889.tif 000017
【図１３】
2011161889.tif 000018
【図１４】
2011161889.tif 000019
【図１５】
2011161889.tif 000020
【図１６】
2011161889.tif 000021
【図１７】
2011161889.tif 000022
【図１８】
2011161889.tif 000023
【図１９】
2011161889.tif 000024
【図２０】
2011161889.tif 000025
【図２１】
2011161889.tif 000026
【図２２】
2011161889.tif 000027
【図２３】
2011161889.tif 000028
【図２４】
2011161889.tif 000029
【図２５】
2011161889.tif 000030
【図２６】
2011161889.tif 000031
【図２７】
2011161889.tif 000032
【図２８】
2011161889.tif 000033
【図２９】
2011161889.tif 000034
【図３０】
2011161889.tif 000035
【図３１】
2011161889.tif 000036
【図３２】
2011161889.tif 000037
【図３３】
2011161889.tif 000038
【図３４】
2011161889.tif 000039
【図３５】
2011161889.tif 000040
【図３６】
2011161889.tif 000041
【図３７】
2011161889.tif 000042
【図３８】
2011161889.tif 000043
【図３９】
2011161889.tif 000044
【図４０】
2011161889.tif 000045
【国際調査報告】
2011161889.tif 000046
2011161889.tif 000047
2011161889.tif 000048
2011161889.tif 000049